機器視覺和ai的區別？

機器視覺只是收集數據。Ai是判斷和執行的大腦，可以自主行動。

工業機器人和機器視覺和plc哪個好？

前景相當不錯。就我而言。;就我而言，我更喜歡工業機器人。工業自動化時代，機器人前景廣闊，機器視覺也不錯，PLC屬于工業控制，也挺好的。關鍵還是看個人。畢業后你喜歡什么樣的工作？以興趣愛好為主，讓工作就是享受生活。

為何工業自動化行業更依賴機器視覺技術？

我也在我的項目中使用一些需要視覺協作的應用。我來說說我使用視覺技術的兩個方面:

1、物體識別功能，主要用于不良品的判斷，如外觀不良、尺寸不良、缺件、顏色不對、上油效果等。，通過視覺判斷產品是否合格，不僅比傳統的傳感器更準確，而且一套視覺可以分別為不同類型的產品設置判斷條件，傳感器太不方便處理多種類型的產品。

2、距離、長度、角度的測量，應用主要是通過視覺攝影判斷物品的空間位置，并反饋給機械手或PLC控制機械臂精確抓取物品，因為很多產品是隨機放置的，無法定位，所以機器在抓取之前需要精確知道物品的角度以及與參考位置的距離，計算后才能精確抓取并重新擺放整齊。

以上是我對視覺的應用。當然，視覺技術不僅僅是。;我不知道。我我只是舉一個簡單的例子。

1.從自動化本身的本質來說，它是在模仿人類的工作，但不會有人類的隨意性，只會遵循規則。所謂規則，就是人類通過編程為自己的實力而運作的規律。

2.人類有觸覺、視覺等感覺組織，自動化設備也是如此。只有這樣，才能保證機器設備的穩定運行，及時判斷下一步動作。

3.觸覺的實現大多是基于安裝在設備上的各種傳感器，如氣缸上的磁性開關和用于力監測的稱重傳感器，這些傳感器為設備提供了對外界情況的感知，但這些傳感器只是簡單的自動搬運和裝配設備。

隨著自動化設備技術的發展和客戶需求的不斷提高，我們將用人類的視覺來代替人眼的功能。實現運動的跟蹤、產品外觀的缺陷監控、產品方向的判斷等。，為了處理不規則的來料和產品的分揀，如果沒有視覺系統，就相當于一個人沒有眼睛。

PLC工程師轉行做機器視覺，怎么學最快？

工控行業主要做過PLC編程。想轉行做機器視覺的朋友

這就好比軟件行業的傳統工程師，c#/Java工程師想轉行做人工智能Python。學語言都是學理論，學基礎，學框架，學后期理論的實際應用，學復雜的場景。可以先買相關的書籍和課程來學習，然后和專家一起應用，總比學習好。很快。

近年來，我接觸了卡恩斯和康耐視的相機或代碼掃描儀。唐Idon'我不認為那是驚人的。其實任何高科技的東西，一接入PLC就變成了確定的電信號。

1.視覺需要機械的支持，每個攝像頭都有最佳視野，機械要安裝在合適的范圍內，保證光源。

2.相機一般都有專門的調試軟件，主要是找參考點，卡恩斯是AutoID，康耐視是Dataman。讓讓我們找到每一位母親！

3.攝像頭通訊:目前攝像頭集成了PLC的主流通訊協議，如西門子profinet協議。西門子PLC可以通過GSD文件直接將攝像機添加到硬件配置中，作為PLC系統的一部分。另一種是硬接線，連接PLC的IO和攝像頭的IO，通過程序監控各種狀態。

4.視覺識別的穩定性問題很難達到100%，主要是因為影響識別的因素太多了:攝像頭本身、工件的清潔度、震動、更換后的攝像頭重新校準等。

5.外部環境一定要調查清楚，除塵措施和人員操作一定要及時。

6.主要控制邏輯:

只要你在自動化圈做過，多看書，多實踐，找個老手帶著，很快就好了。

學習機器視覺，可以先學習一些簡單的東西，比如標定、找點、找直線、找圓、測試二維碼等。等你熟悉了這些東西之后，你就可以了解鏡頭、光源、相機的選擇了...基本上可以入門，所以多做工作。